Maskinoversetting er i ferd med å bryte ned de språklige barrierene for internasjonal handel. Har din netthandelsvirksomhet verktøyene den trenger for å konkurrere internasjonalt?
En grunnleggende strategi for butikker som vil øke inntjeningen, er å utvide til internasjonale markeder. Særlig for nettbutikker er det naturlig å søke mot nye og potensielt lukrative markeder utenlands.
Her ligger det store muligheter. Men det innebærer også en ikke ubetydelig utfordring: Hvordan skal du kommunisere produktinformasjon og andre budskap på en måte som treffer de ulike målmarkedene?
For enkelte netthandelsaktører har svaret ganske enkelt vært å bruke engelsk overalt. Forskning har imidlertid vist at hvis kundene kan velge, foretrekker de nettbutikker på sitt eget språk. Netthandelsaktører som ikke er villige til å bruke ressurser på å oversette og lokalisere materialet sitt, vil dermed tape markedsandeler til mer fleksible konkurrenter.
Tradisjonelt har oversettingsarbeidet blitt utført manuelt, av utdannede oversettere. Men med den teknologien vi etter hvert har fått, og den utstrakte bruken av standardtekster i de fleste nettbutikker, er netthandelsbransjen i dag svært godt egnet for automatisering generelt, og maskinoversetting spesielt.
Hva er maskinoversetting?
Programvare for maskinoversetting (også kalt automatisk oversetting) dukket opp for første gang på 1950-tallet. Dette er programvare som oversetter tekster til et annet språk med liten eller ingen hjelp av mennesker. Etter hvert som teknologien har blitt stadig mer avansert, har det oppstått nye metoder for maskinoversetting.
Regelbasert maskinoversetting (RBMT) kom på begynnelsen av 1970-tallet. Enkelt forklart dannet en ordbok og et sett med grunnleggende regler utgangspunkt for overføring av teksten fra ett språk til et annet. Fordi oversetting innebærer så mye mer enn bare å erstatte ett ord med et annet, ble imidlertid resultatene ofte upålitelige og måtte redigeres manuelt i etterkant.
Dette førte til at metoder for statistisk maskinoversetting (SMT) så dagens lys. Denne teknologien begynte så smått å gjøre seg gjeldende på 1990-tallet. Ved maskinoversetting med SMT søker dataprogrammet gjennom enorme samlinger av referansetekster og tilhørende oversettelser. Programmet deler så kildeteksten opp i korte fraser, som den overfører til målspråket basert på den vanligste oversettelsen i det eksisterende materialet. SMT-metodens svakhet er at for at en setning eller frase skal kunne oversettes, må den finnes i referansetekstene fra før.
En nyere tilnærming er nevral maskinoversetting (NMT). Denne metoden tar hensyn til ytterligere et element: konteksten. I NMT brukes teknikker for «dyp læring» for å gjenkjenne mønstre i kildetekstene, og deretter tolkes ordene ut fra den aktuelle konteksten, eller sammenhengen, først enkeltvis, og deretter i korte sekvenser.
NMT er den første metoden for automatisk oversetting som gir nøyaktige oversettelser raskt, og har derfor potensial til å endre netthandelen dramatisk.
Hvordan kan netthandelsaktører dra nytte av maskinoversetting?
De store tekstmengdene, den standardiserte strukturen og de stadige oppdateringene og endringene, gjør at nettbutikktekster er som skapt for maskinoversetting.
Skal en netthandelsaktør sikre seg fullt utbytte av internasjonale markeder, bør alt tekstmateriale i nettbutikken oversettes til kundenes språk. Det mest innlysende er produktbeskrivelser, men vi må heller ikke glemme annet stoff, som «om»-tekster, blogger, innlegg i sosiale medier, SEO/metadata og markedsføringskommunikasjon.
Å skulle oversette dette innholdet, som stadig oppdateres og endres, til flere språk raskt, vil være en enorm oppgave for et team av faglærte oversettere. Med det siste nye innenfor oversettingsprogramvare kan imidlertid netthandelsselskapene optimere denne oversettingsprosessen og sikre seg maksimalt utbytte av internasjonale markeder.
I tillegg til at maskinoversetting gir klare fordeler, gir også det å ikke benytte seg av maskinoversetting en betydelig ulempe fordi det kan gjøre en ellers vellykket nettbutikk sårbar for konkurranse fra hele verden.
En Singapore-basert forhandler av sport- og fritidsklær har integrert maskinoversetting i alle deler av virksomheten. Selskapet driver i dag virksomhet i Kina, Russland, Ukraina, Kazakhstan og Hviterussland og har planer om å utvide til mange andre land. Selskapet bruker maskinoversetting som støtte i alle deler av virksomheten – fra produktbeskrivelser til fakturering og HR – for å sikre at kommunikasjonen går raskt og smidig på morsmålet til kundene og andre som er i kontakt med selskapet.
Den kinesiske nettbutikken Alibaba har gått enda lenger og utviklet sin egen maskinoversettingsteknologi: Alibaba Machine Translation. Dette systemet skal levere nøyaktige oversettelser raskt til Alibabas internasjonale virksomheter, som blant annet omfatter AliExpress, Lazada, ICBU, Taobao Overseas, DingTalk og Tmall Global.
Det er imidlertid ikke bare gigantiske selskaper som Alibaba, eBay, Amazon og Google som satser stort på automatisk oversetting. Utallige små netthandelsaktører har trykket automatiseringsverktøyene til sitt bryst og betrakter dem som en inngangsport til internasjonale markeder.
Vi i Summa Linguae Technologies erkjenner at det ikke finnes noen enkeltløsning som passer for alle som kan ha nytte av maskinoversetting.
Lea Backhurst, som er administrerende direktør for den nordiske delen av virksomheten vår, utdyper: «Vi bruker flere forskjellige motorer for maskinoversetting, som alle fungerer på forskjellig måte. Dermed kan vi skreddersy maskinoversettingsmetoden til den konkrete teksttypen som skal oversettes, og levere et mest mulig nøyaktig resultat.»
Veien videre for maskinoversetting
Til tross for at maskinoversettingsprogrammer har rukket å bli både nøyaktige og gode, er det fortsatt forbedringspotensial. Hvilken utvikling er det sannsynlig at vi får se i tiden fremover?
Her er tre områder der det allerede i dag skjer mye spennende.
- Kontekstualisering er et område der det nok vil komme ytterligere forbedringer som gjør oversettingen enda mer presis. Dette innebærer en totalvurdering av konteksten for hele dokumentet, ikke bare løsrevne setninger.
- Automatiske tilbakemeldinger som setter karakter på oversettelsens kvalitet, kan gjør det mulig å filtrere ut tekster som må korrekturleses og sjekkes før de kan publiseres.
- Automatisk etterredigering kan effektivisere et arbeid som så langt har vært gjort manuelt. Dette kan for eksempel løses ved at en annen maskinoversettingsmotor «læres opp» ved hjelp av rettelser som er gjort manuelt i tidligere oversettelser.
Maskinoversetting er en teknologi som nærmest ble betraktet som science fiction for bare noen få år siden, men som har fått enorm utbredelse på kort tid. Det gjør det ekstra vanskelig å forutse utviklingen videre. Det er imidlertid liten tvil om at dette er et område som blir svært viktig for netthandelen.
